本文分享了一位从规划行业转行大模型的嘉宾经验，包括转行原因、智能化发展方向、无经验转行建议、大模型学习方法和面试技巧等。文章强调行动的重要性，并提供了大模型学习路线图、商业化落地方案、视频教程等资源，帮助读者更好地了解和入门大模型领域。

大模型持续学习能力是通用人工智能的关键，但训练中易出现灾难性遗忘。本文介绍了持续学习的实验框架和技术，如回放机制、知识蒸馏等，并重点分析了强化学习在持续学习中的优势，包括其天然缓解遗忘的能力，以及如何通过在线策略数据提升模型的泛化能力。文章还探讨了监督微调和强化学习在持续学习中的表现差异，并指出强化学习在适应新任务的同时，能更好地保留已有能力，对通用人工智能的实现具有重要意义。

Claude Skills是Anthropic为AI定制的专业技能工具箱，解决AI虽懂知识却无法落地执行的问题。它将行业流程、工具、资料封装成标准化文件夹，让AI按需调用。Claude Skills能减少复杂提示词编写、传承团队经验、处理专业领域复杂任务，并通过分层加载机制优化AI效率，还能与Agent、外部系统、知识库等协同工作。文章还分享了6个实用技巧，帮助用户更好地利用Claude Skil

文章指出中国互联网企业短命和新人涌现导致35岁程序员面临困境，建议提前规划职业转型。可转向数据分析师、网络安全专家、产品经理等领域，或进入管理岗位、跨行创业等。同时，文章强调大模型领域的兴起，提供学习路径图，分为初阶、高阶、模型训练和商业闭环四个阶段，帮助程序员抓住AI风口，实现职业升级。

第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。

本文分享作者AI求职经验，指出找工作的核心是匹配岗位，而非盲目刷经验。作者建议在写简历前先想清楚3个问题：要找什么类型的AI岗位（纯执行或决策型）、去什么类型的公司（纯AI、传统转型或大厂）、能力能匹配什么。通过梳理过往经历找核心竞争力，用“从结果倒推”的学习方法快速提升技能，制作作品集，并采用“三线并行”策略（海投、目标公司和资源线）找工作，最后通过面试复盘不断优化。方向比方法更重要，想清楚方向

图灵奖得主杨立昆发布全球首款商业化能量推理模型Kona 1.0，挑战主流大语言模型（LLM），引领AI从“概率生成”向“逻辑优化”演进。能量模型突破LLM在逻辑推理、因果关系建模等场景的局限，通过全局优化实现更严谨的推理。杨立昆同时主导世界模型公司，构建多模型协同的AGI生态。Kona 1.0聚焦能源、半导体等高风险领域，与LLM形成互补，推动AI技术范式迁移。尽管面临挑战，能量模型被视为通向通用

本文针对大模型领域的求职者，深入分析了行业趋势与热门岗位（如算法工程师、数据科学家等），并提供了从简历准备到面试技巧的全方位求职策略。此外，文章强调了持续学习的重要性，并整理了一份涵盖学习路线图、实战案例、视频教程及大厂面试题的AI大模型资料包，旨在帮助零基础小白和程序员提升技能，在激烈的竞争中脱颖而出。

文章提出AI技术架构四层模型：技术范式层、核心技术层、能力表现层和应用架构层，强调技术选型决定产品边界，错误选择可能导致10倍以上成本差异。提供决策框架、场景分析方法和技术验证工具，帮助读者根据业务需求选择合适技术实现，确保技术选型与应用能力对齐，避免常见技术选型误区。

OpenAI CEO Sam Altman在最新访谈中透露，GPT-5将在编程、写作和复杂问题解决上实现重大突破，能即时生成专业级软件并支持实时迭代。他预测到2027年底AI将实现重大科学发现，GPT-8可能找到治愈癌症的方法。Altman指出AI发展面临算力、数据、算法和产品化四大瓶颈，并强调AI既是工具也是挑战——可能让人偷懒也可能扩展认知边界。他认为未来社会将涌现难以想象的新职业，个人创业门